一种基于LOF-VAE-GPT的集中—分布式协同配网故障检测方法

本发明公开了一种基于LOF‑VAE‑GPT的集中—分布式协同配网故障检测方法，采集配网关键边缘节点的物理数据和网络数据；基于局部离群因子算法，构建配网关键边缘节点的物理异常检测模型，检测配网关键边缘节点的异常物理样本；提出基于变分自编码器的配网关键边缘节点的网络异常检测模型，对配网关键边缘节点网络样本进行异常检测；基于GPT模型和检测出的物理异常样本和网络异常样本，进行训练，构建配网故障检测模型，当检测出节点的异常值大于阈值时，则判断配网的边缘节点发生了故障。本发明可提升物理数据中的异常点识别的有效性和对配网关键边缘节点的复杂环境的适应性以及配网关键节点故障检测的准确性，提升配网安全运行水平。